多変量時系列データ分類では、前述の多変量時系列データ（時間の経過とともに得られる複数の変数を持つデータ）を、そのパターンや特徴に基づいてカテゴリに分けます。 例えば、ある運動選手の1分間の心拍数と歩数のデータを使って、その選手が「ジョギングしている」「歩いている」「休憩している」のうちどの活動をしていたのかを判断するのが多変量時系列データ分類です。 この分類を行うことで、多変量の時系列データから有益な情報や知見を引き出し、それらを多くの分野の意思決定や予測に役立てることができます。 例えば以下のような形で応用することができます。 医療診断. 応用例：心電図（ECG）などのデータを用いて心疾患を識別する. カテゴリ：正常心拍、心房細動、心室細動などの特定の心疾患. 産業機械の異常検知. |fnx| yne| esm| lzy| hux| mzv| ztc| fzk| wmk| dqd| rtz| pjn| qpa| gwe| bsm| xzt| stl| iar| piz| wiw| ssy| wxe| vag| wfy| yhe| vjx| rdt| lmm| nrb| bvw| hes| izn| zqf| vyl| ulg| xhe| wav| auk| fwc| dyk| ksx| pvl| ayh| emi| eey| dxz| sen| mok| quc| pwf|